complex op• Data kinds: signal × cpoints → cpoints
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.cplx_poly_eval(coeffs, z) (implementation को सीधे call करना हो तो import mathops; mathops.cplx_poly_eval(coeffs, z), registry से लेना हो तो opsmath.get("cplx_poly_eval"))
complex plane पर polynomial evaluate करता है (Horner, complex-capable)।
> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।
The complex twin of poly_eval: *coeffs* is highest-power-first ([c_d, ..., c_1, c_0], possibly complex) and *z* is a complex scalar or 1-D array. A scalar query returns a Python complex, an array returns complex128 — mirroring poly_eval's scalar/array behaviour.
This is what makes the rest of the family usable: sample a polynomial on a contour from cplx_contour_circle, then count its zeros with cplx_argument_principle or reconstruct interior values with cplx_cauchy_value. (poly_eval refuses complex input by design — silent imaginary-part truncation — so it cannot serve here.)
Raises ValueError: empty/multi-dimensional *coeffs*, non-finite or masked input, over-cap size, and — the honest one — a result that overflowed to Inf/NaN (a degree-200 polynomial on |z| = 10 genuinely exceeds float64 range; that is refused rather than returned as inf).
HALCON: no complex polynomial operator.
mathops के सभी ops गणना से पहले input की जाँच करते हैं (कुछ भी चुपचाप पास नहीं होता):
• complex input से ValueError — float64 में ज़बरदस्ती बदलने पर imaginary part चुपचाप छूट जाता है (numpy केवल ComplexWarning देता है और "सही दिखने वाला पर गलत" real number लौटाता है)। .real/.imag/abs() स्पष्ट रूप से लिखें, या complex data संभालने वाले complexops का उपयोग करें।
• masked array (masked elements वाला) से ValueError — mask हटाकर नीचे के raw values इस्तेमाल करने वाला implicit conversion अस्वीकार है। भरना है या हटाना है, यह स्पष्ट रूप से बताएँ।
• हर input पर NaN/Inf से ValueError (गिनती बताकर अस्वीकार — क्योंकि यह पूरे परिणाम में फैल जाता है)।
• Shape सख़्त है: 1-D और 2-D को implicit रूप से promote या broadcast नहीं किया जाता (vector slot में matrix या matrix slot में vector देने पर ValueError; reshape स्पष्ट रूप से करें)।
• Size की सीमा: matrix लेने वाले ops और stat_histogram के bins, mathops.MAX_ELEMENTS (2^26 ≈ 6.7 करोड़ elements) से अधिक होने पर ValueError देते हैं।
• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।
• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।
• Algorithm का मानक स्रोत (लेखक, वर्ष) और उपयोग ऊपर की family usage guide में दिए गए हैं।
• math_complex — py -3.11 examples/math_complex.py
cpoints को input के रूप में लेते हैं)cplx_contour_integral · cplx_winding_number · cplx_cauchy_value · cplx_argument_principle · cplx_laurent_coeffs · cplx_joukowski · cplx_mobius
complex)cplx_contour_circle · cplx_contour_integral · cplx_winding_number · cplx_cauchy_value · cplx_argument_principle · cplx_laurent_coeffs · cplx_joukowski · cplx_mobius
*Provenance: mathops.py — MATH operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*
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